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571.
关于数字地形图生产、传承中的几点分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前数字地形图基于CAD及Arc/Info加工的工艺流程,做些分析,提出建议。内外一体化界定在哪一过程?宜先行完善数据标准,使数据采集软件有据可依;但仅在CAD平台改进,那也失去意义,数据加工入库,转换繁杂,工效低。各部门投入了相当的人力、时间,做技术改进;但还不能得到根本改观,整个流程走到这个环节产生了技术瓶颈。 相似文献
572.
573.
In the past chemical, ecological, and toxicological research was carried out in a separate way. Nowadays, more and more studies are undertaken considering these three approaches in an integrated way (triad studies). A sophisticated combination of chemical and biological monitoring and bioassays can improve water quality management of polluted rivers. Application of quantitative structure-activity relationships (QSARs), algorithms for mixture toxicity of known substances, chemical group parameters, and response-oriented sum parameters, may reduce uncertainties in ecotoxicological risk management. 相似文献
574.
综合布线系统采用标准化的语音、数据、图像、监控设备,各线综合配置在一套标准的布线系统上,统一布线设计、安装施工和集中管理维护。综合布线系统在广东省气象局核心网络升级综合布线实际应用效果明显。 相似文献
575.
哈尔滨市树木管理信息系统突破了以往以城市市区美化、绿化为目标的狭义的城市园林或绿化的管理,而是为维护城市生态环境系统服务的体系。“3S”技术(GIS—地理信息系统、RS—遥感、GPS—全球定位系统)、网络技术、多媒体技术、数据库技术为哈尔滨市树木管理信息系统提供了技术支持。哈尔滨市树木管理信息系统的建设和应用,在政府各相关部门进行重要项目论证和重大问题决策方面将提供详实、准确的依据。 相似文献
576.
577.
区域管理信息系统是为区域规划、管理和决策服务的。经调查研究和系统设计,系统的数据分类体系一般需要7—8级分类才能把有关专题图上最小图斑的内容或属性表示出来。7—8级分类体系中最高的3级分类为高位分类,是各级区域管理信息系统中必须具有的分类。低位分类是第3级高位分类的细化,具有更强的学科性。由于它涉及的学科繁多,各专题分类形式各异。最后决定用32位数字组成区域管理信息系统的数据分类编码,其含有高位分类码、低位分类码、区位码、时间码、顺序码和机动码,分别占用4、8、6、6、4和4位码。便于各级区域管理信息系统之间的数据共享和交换。 相似文献
578.
结合江苏省地质调查研究院的数字成果数据情况,讨论了数字成果数据管理的方法技术实现问题。采用:MSSQL Server。作为数字成果数据的数据库管理系统;采用VB开发工具,结合GIS技术开发客户端软件,即利用VB提供的ADO Field对象的GetChunk和AppendChunk方法来存取MS SQL Server中的图形数据,并通过GIS技术对图件进行管理和再现。 相似文献
579.
《地学前缘(英文版)》2022,13(5):101425
Multi-hazard susceptibility prediction is an important component of disasters risk management plan. An effective multi-hazard risk mitigation strategy includes assessing individual hazards as well as their interactions. However, with the rapid development of artificial intelligence technology, multi-hazard susceptibility prediction techniques based on machine learning has encountered a huge bottleneck. In order to effectively solve this problem, this study proposes a multi-hazard susceptibility mapping framework using the classical deep learning algorithm of Convolutional Neural Networks (CNN). First, we use historical flash flood, debris flow and landslide locations based on Google Earth images, extensive field surveys, topography, hydrology, and environmental data sets to train and validate the proposed CNN method. Next, the proposed CNN method is assessed in comparison to conventional logistic regression and k-nearest neighbor methods using several objective criteria, i.e., coefficient of determination, overall accuracy, mean absolute error and the root mean square error. Experimental results show that the CNN method outperforms the conventional machine learning algorithms in predicting probability of flash floods, debris flows and landslides. Finally, the susceptibility maps of the three hazards based on CNN are combined to create a multi-hazard susceptibility map. It can be observed from the map that 62.43% of the study area are prone to hazards, while 37.57% of the study area are harmless. In hazard-prone areas, 16.14%, 4.94% and 30.66% of the study area are susceptible to flash floods, debris flows and landslides, respectively. In terms of concurrent hazards, 0.28%, 7.11% and 3.13% of the study area are susceptible to the joint occurrence of flash floods and debris flow, debris flow and landslides, and flash floods and landslides, respectively, whereas, 0.18% of the study area is subject to all the three hazards. The results of this study can benefit engineers, disaster managers and local government officials involved in sustainable land management and disaster risk mitigation. 相似文献